package com.hmdp.service.impl;

import cn.hutool.core.util.BooleanUtil;
import cn.hutool.core.util.StrUtil;
import cn.hutool.json.JSONObject;
import cn.hutool.json.JSONUtil;
import com.baomidou.mybatisplus.extension.plugins.pagination.Page;
import com.hmdp.dto.Result;
import com.hmdp.entity.Shop;
import com.hmdp.mapper.ShopMapper;
import com.hmdp.service.IShopService;
import com.baomidou.mybatisplus.extension.service.impl.ServiceImpl;
import com.hmdp.utils.CacheClient;
import com.hmdp.utils.RedisData;
import com.hmdp.utils.SystemConstants;
import lombok.NonNull;
import org.springframework.data.geo.Distance;
import org.springframework.data.geo.GeoResult;
import org.springframework.data.geo.GeoResults;
import org.springframework.data.redis.connection.RedisGeoCommands;
import org.springframework.data.redis.core.StringRedisTemplate;
import org.springframework.data.redis.domain.geo.GeoReference;
import org.springframework.stereotype.Service;
import org.springframework.transaction.annotation.Transactional;

import javax.annotation.Resource;
import java.time.LocalDateTime;
import java.util.*;
import java.util.concurrent.ExecutorService;
import java.util.concurrent.Executors;
import java.util.concurrent.TimeUnit;
import java.util.stream.Collectors;

import static com.hmdp.utils.RedisConstants.SHOP_GEO_KEY;

/**
 * <p>
 *  服务实现类
 * </p>
 *
 * @author 虎哥
 * @since 2021-12-22
 */
@Service
public class ShopServiceImpl extends ServiceImpl<ShopMapper, Shop> implements IShopService {

    @Resource
    private StringRedisTemplate stringRedisTemplate;

    @Resource
    private CacheClient cacheClient;

    @Override
    public Result queryById(Long id) {
        // 设置空缓存解决缓存穿透
//        Shop shop = queryWithPassThrough(id);

        // 互斥锁解决缓存击穿
//        Shop shop = queryWithMutex(id);

        // 逻辑过期解决缓存击穿
//        Shop shop = queryWithLogicalExpire(id);

        //利用缓存封装工具类解决缓存穿透，lambda表达式可以简写为this::getById
//        Shop shop = cacheClient.queryWithPassThrough(SystemConstants.SHOP_KEY_PRE, id, Shop.class, (id2) -> getById(id2),
//                SystemConstants.SHOP_TTL, TimeUnit.MINUTES);

        //利用缓存封装工具类解决缓存穿透
        Shop shop = cacheClient.queryWithLogicalExpire(SystemConstants.SHOP_KEY_PRE, id, Shop.class, this::getById,
                20L, TimeUnit.SECONDS);

        //若使用的是利用逻辑过期时间来解决，如果shop为null，表明redis中没有缓存该商铺信息，需要查询数据库
        if(shop == null){// 这里可以考虑一下无效参数（待完善）
            Shop shop1 = this.getById(id);
//            return Result.fail("该商铺不存在!");
            //如果查询数据库也没有该商铺时，将空值存入缓存，解决缓存穿透
            if(shop1 == null){
                stringRedisTemplate.opsForValue().set(SystemConstants.SHOP_KEY_PRE + id, "", SystemConstants.SHOP_NULL_TTL, TimeUnit.MINUTES);
            }
//            System.out.println(shop1.toString());
            return Result.ok(shop1);
        }

        // 7.返回
        return Result.ok(shop);
    }

    // 线程池，存入10个线程
    private static final ExecutorService CACHE_REBUILD_EXECUTOR = Executors.newFixedThreadPool(10);

    //封装缓存击穿的方法，设置逻辑过期
    public Shop queryWithLogicalExpire(Long id){
        // 1.从redis查询商铺缓存(这里采用String类型，然后要确保店铺id的唯一)
        String shopJson = stringRedisTemplate.opsForValue().get(SystemConstants.SHOP_KEY_PRE + id);
        // 2.判断商铺是否存在
        if (StrUtil.isBlank(shopJson)) {
            // 3.不存在，直接返回null
            return null;
        }
        // 4.命中，需要把json反序列化为对象
        RedisData redisData = JSONUtil.toBean(shopJson, RedisData.class);
        // 店铺信息
//        Shop shop = (Shop) redisData.getData();
        JSONObject data = (JSONObject) redisData.getData();
        Shop shop = JSONUtil.toBean(data, Shop.class);
        // 过期时间
        LocalDateTime expireTime = redisData.getExpireTime();
        // 5.判断是否过期
        if(expireTime.isAfter(LocalDateTime.now())){
            // 5.1未过期，直接返回店铺信息
            return shop;
        }
        // 5.2已过期，需要缓存重建
        // 6.缓存重建
        // 6.1.获取互斥锁
        String lockKey = SystemConstants.REDIS_LOCK_PRE + id;
        boolean lock = tryLock(lockKey);
        // 6.2.判断是否获取锁成功
        if(lock){
            // 6.3.成功，开启独立线程，实现缓存重建
            CACHE_REBUILD_EXECUTOR.submit(() -> {
                try{
                    // 调用预设热点商铺重建缓存
                    this.saveShopPre(id, 20L);
                } catch (Exception e){
                    throw new RuntimeException(e);
                } finally {
                    // 释放锁
                    unlock(lockKey);
                }
            });
        }
        // 6.4.没有获得锁，返回过期的商铺信息
        return shop;
    }

    //封装缓存击穿的方法，设置互斥锁
    public Shop queryWithMutex(Long id){
        // 1.从redis查询商铺缓存(这里采用String类型，然后要确保店铺id的唯一)
        String shopJson = stringRedisTemplate.opsForValue().get(SystemConstants.SHOP_KEY_PRE + id);
        // 2.判断商铺是否存在
        if (StrUtil.isNotBlank(shopJson)) {
            // 3.存在，将从redis取到的json字符串转换成shop对象返回
            return JSONUtil.toBean(shopJson, Shop.class);
        }
        // --穿透解决，判断命中的是否是空值
        if(shopJson != null){ // shopJson = "";
            //返回错误信息
            System.out.println("=====设置空值解决缓存穿透=====");
            return null;
        }

        // 4 实现缓存重建
        String lockKey = SystemConstants.REDIS_LOCK_PRE + id;
        Shop shop = null;
        try {
            // 4.1 获取互斥锁
            boolean lock = tryLock(lockKey);
            // 4.2 判断获取互斥锁是否成功
            if(!lock){
                // 4.3 失败，休眠并重试
                Thread.sleep(50);
                // 递归重试
                return queryWithMutex(id);
            }

            // 4.4 成功，查询数据库，重建缓存
            shop = getById(id);
            // 模拟重建延时，实现模拟重建数据库需要较长时间，容易引发线程并发安全问题
            Thread.sleep(200);
            if (shop == null) {
                // 将空值写入缓存，解决缓存穿透问题
                stringRedisTemplate.opsForValue().set(SystemConstants.SHOP_KEY_PRE + id, "", SystemConstants.SHOP_NULL_TTL, TimeUnit.MINUTES);
                // 5.数据库不存在商铺信息，返回错误
                System.out.println("=====不存在该商品信息======");
                return null;
            }
            // 6 存在，将商铺信息写入到redis(要将shop对象转成json字符串)
            String jsonStr = JSONUtil.toJsonStr(shop);
            // 6.1 设置TTL超时剔除
            stringRedisTemplate.opsForValue().set(SystemConstants.SHOP_KEY_PRE + id, jsonStr, SystemConstants.SHOP_TTL, TimeUnit.MINUTES);
        } catch (InterruptedException e){
            //这异常直接抛出，因为是打断的异常，不需要管
            throw new RuntimeException(e);
        } finally {
            // 7 释放互斥锁
            unlock(lockKey);
        }

        // 8 返回
        return shop;
    }

    //封装缓存穿透的方法
    public Shop queryWithPassThrough(Long id){
        // 1.从redis查询商铺缓存(这里采用String类型，然后要确保店铺id的唯一)
        String shopJson = stringRedisTemplate.opsForValue().get(SystemConstants.SHOP_KEY_PRE + id);
        // 2.判断商铺是否存在
        if (StrUtil.isNotBlank(shopJson)) {
            // 3.存在，将从redis去到的json字符串转换成shop对象返回
            return JSONUtil.toBean(shopJson, Shop.class);
        }
        // --穿透解决，判断命中的是否是空值
        if(shopJson == null){ //应改成shopJson != null，因为shopJson = "";
            //返回错误信息
            return null;
        }
        // 4.不存在，根据id查询数据库
        Shop shop = getById(id);
        if (shop == null) {
            // 将空值写入缓存
            stringRedisTemplate.opsForValue().set(SystemConstants.SHOP_KEY_PRE + id, "", SystemConstants.SHOP_NULL_TTL, TimeUnit.MINUTES);
            // 5.数据库不存在商铺信息，返回错误
            return null;
        }
        // 6.存在，将商铺信息写入到redis(要将shop对象转成json字符串)
        String jsonStr = JSONUtil.toJsonStr(shop);
        // 6.1设置TTL超时剔除
        stringRedisTemplate.opsForValue().set(SystemConstants.SHOP_KEY_PRE + id, jsonStr, SystemConstants.SHOP_TTL, TimeUnit.MINUTES);
        // 7.返回
        return shop;
    }

    @Override
    @Transactional //添加事务，确保数据库与缓存操作原子性
    public Result update(Shop shop) {
        // 判断shop是否存在
        Long shopId = shop.getId();
        if(shopId == null){
            // 返回错误
            return Result.fail("店铺id不能为空");
        }
        System.out.println("Test, ShopId: " + shopId);
        // 1.更新数据库
        updateById(shop); // 需要注意不能直接使用MP内部的update(T t)，因为传入的t可能有部分数据为null
        // 2.删除缓存
        stringRedisTemplate.delete(SystemConstants.SHOP_KEY_PRE + shopId);
        return Result.ok();
    }

    //滚动分页查询附近商铺
    @Override
    public Result queryShopByType(Integer typeId, Integer current, Double x, Double y) {
        // 1.判断是否需要根据坐标查询
        if(x == null || y == null){
            // 根据类型分页查询
            Page<Shop> page = this.query()
                    .eq("type_id", typeId)
                    .page(new Page<>(current, SystemConstants.DEFAULT_PAGE_SIZE));
            // 返回数据
            return Result.ok(page.getRecords());
        }

        // 2.计算分页参数,比如根据current计算出从哪个数据开始查询
        int from = (current - 1) * SystemConstants.DEFAULT_PAGE_SIZE;
        int end = current * SystemConstants.DEFAULT_PAGE_SIZE;

        // 3.查询redis，按照距离排序、分页，结果：shopId、distance, GEOSEARCH key BYLONLAT x y BYRADIUS 10 WITHDISTANCE
        String key = SHOP_GEO_KEY + typeId;
        GeoResults<RedisGeoCommands.GeoLocation<String>> results = stringRedisTemplate.opsForGeo()
                .search(key,                               //key
                        GeoReference.fromCoordinate(x, y), //圆心
                        new Distance(5000), //半径，单位默认是M
                        RedisGeoCommands.GeoSearchCommandArgs.newGeoSearchArgs().includeDistance().limit(end) //limit(int end)该方法永远从0开始，到end结束，from部分得手动截取
                );

        // 4.解析出id，截取从from到end的数据
        // 4.1.如果结果就是方法后面显示黄色，有可能会是空指针，因此需要判断
        if(results == null){
            return Result.ok(Collections.emptyList());
        }
        List<GeoResult<RedisGeoCommands.GeoLocation<String>>> list = results.getContent();
        // 4.2.截取from~end部分,有两种方式，一种是List的subList，需要拷贝集合，消耗内存，一种是使用Stream的skip，仅是跳过，不消耗内存
//        List<GeoResult<RedisGeoCommands.GeoLocation<String>>> subList = list.subList(from, end);
        //因为需要截取数据，因此截取完的数据有可能为空，因此这里需要判断，不要会报异常
        if(list.size() <= from){
            //没有下一页
            return Result.ok(Collections.emptyList());
        }
        List<Long> ids = new ArrayList<>(list.size());
        Map<String, Distance> distanceMap = new HashMap<>(list.size());
        list.stream().skip(from).forEach(result -> {
            // 4.2.1获取店铺id
            String shopIdStr = result.getContent().getName(); //相当于GEOSEARCH...返回的店铺id，即GEO里面的value
            ids.add(Long.valueOf(shopIdStr));
            // 4.2.2获取距离
            Distance distance = result.getDistance();
            distanceMap.put(shopIdStr, distance);
        });

        // 5.根据id查询shop，保持有序不能直接用this.listByids(ids)，得用chain链式查询
        String idStr = StrUtil.join(",", ids);
        List<Shop> shops = query().in("id", ids).last("ORDER BY FIELD(id, " + idStr + ")").list();
        // 6.将map中商铺对应的距离存放到Shop类中非数据库表对应的字段Distance
        for (Shop shop: shops) {
            shop.setDistance(distanceMap.get(shop.getId().toString()).getValue());
        }
        // 6.返回
        return Result.ok(shops);
    }

    //使用redis中的SETNX key value digital timeUnit来模拟获得锁
    private boolean tryLock(String key){
        Boolean flag = stringRedisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(key, "1", 10, TimeUnit.SECONDS);
        //不能直接返回，有可能null的时候自动装箱，然后就变成false
        return BooleanUtil.isTrue(flag);
    }

    //使用redis中的DEL key来模拟释放锁
    private void unlock(String key){
        stringRedisTemplate.delete(key);
    }

    //热点商铺信息和过期时间提前存入Redis(通过单元测试来提前添加商铺信息到redis中)
    public void saveShopPre(Long id, Long expireSeconds) throws InterruptedException {
        //根据id查询商铺
        Shop shop = getById(id);
        //模拟重建时间
        Thread.sleep(200);
        //封装逻辑过期时间
        RedisData redisData = new RedisData();
        redisData.setData(shop);
        redisData.setExpireTime(LocalDateTime.now().plusSeconds(expireSeconds));
        //存入Redis
        stringRedisTemplate.opsForValue().set(SystemConstants.SHOP_KEY_PRE + id, JSONUtil.toJsonStr(redisData));
    }
}
